Add industry collection and six-month job tracking
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wuyang
@@ -14,6 +14,7 @@ Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放
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| 评估 | 怎么判断 Agent 是否可靠 | 测试集、指标、观测和回归 |
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| 岗位 | 市场正在要求什么 Agent 能力 | JD 笔记、技能趋势、能力缺口 |
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| 论文 | 研究里哪些方法和证据值得吸收 | 阅读队列、论文笔记、研究洞察 |
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| 行业 | 大公司正在怎么落地 Agent | 技术报告、工程博客、产品实践、公司趋势 |
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| 资料 | 外部知识如何沉淀为判断 | 文章摘要、项目阅读、课程和文档笔记 |
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## Taxonomy
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@@ -60,6 +61,7 @@ Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放
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- `incident`: 来自失败案例或线上问题
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- `job`: 来自岗位要求和市场信号
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- `paper`: 来自研究论文和 benchmark
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- `industry`: 来自大公司技术报告、工程博客、产品发布和代码仓库
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## Maturity Model
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# Collection Workflow
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这个文档定义我如何帮你持续收集 JD 和论文。
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这个文档定义我如何帮你持续收集 JD、论文和大公司 Agent 实践资料。
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核心原则：先让资料稳定进入知识库，再逐步自动化；不要一开始为了自动化牺牲判断质量。
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@@ -10,7 +10,7 @@
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你给我链接、截图、岗位描述、论文标题或 PDF，我负责：
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- 判断它应该进入 `jobs/`、`papers/` 还是 `references/`。
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- 判断它应该进入 `jobs/`、`papers/`、`industry/` 还是 `references/`。
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- 提取结构化 metadata。
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- 建立 Markdown 笔记。
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- 打标签和关联已有知识。
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@@ -21,6 +21,7 @@
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- 你平时看到的单条 JD。
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- 朋友转来的内推信息。
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- 某篇你觉得重要的论文。
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- 大公司发布的 Agent 技术报告、工程博客、产品文档或代码仓库。
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- 临时想整理的一批资料。
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### 2. Live Web Sweep
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@@ -30,10 +31,11 @@
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例子：
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```text
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收集最近北京大厂 Agent 岗位
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收集最近 6 个月北京大厂 Agent 岗位
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找最近三个月 Agent evaluation 相关论文
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整理 DeepSeek 和腾讯的大模型应用岗位要求
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找 coding agent 方向值得读的 10 篇论文
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整理 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 最近的 Agent 技术报告和博客
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```
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我会做：
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2. 在线检索：优先官方来源，其次可信平台和社区线索。
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3. 去重：按标题、公司、岗位、URL、日期或论文 DOI/arXiv ID 去重。
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4. 记录来源：每条资料都保留 `source_url` 和 `collected_at`。
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5. 结构化：生成 `jobs/items/` 或 `papers/items/` 笔记。
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6. 提炼判断：更新 `market-insights.md` 或 `paper-insights.md`。
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5. 结构化：生成 `jobs/items/`、`papers/items/` 或 `industry/items/` 笔记。
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6. 提炼判断：更新 `market-insights.md`、`paper-insights.md` 或 `industry-insights.md`。
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7. 回流知识：标记需要更新的 `docs/`、`experiments/`、`projects/`。
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### 3. Batch Import
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@@ -54,6 +56,7 @@
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- 招聘网站搜索结果。
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- arXiv 搜索结果。
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- 公司博客和技术报告链接合集。
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- 论文清单。
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- 朋友发来的岗位合集。
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- 生成搜索、筛选、时间线和标签页。
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- 定期检查 JD 是否过期。
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- 定期拉取论文搜索结果。
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- 把 JD 技能和论文 topic 做关联图谱。
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- 定期检查大公司 Agent 技术博客、报告和代码发布。
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- 把 JD 技能、论文 topic 和行业实践做关联图谱。
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## JD Collection
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@@ -77,10 +81,13 @@
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默认范围：
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- time window: 滚动最近 6 个月，优先全量收集范围内岗位
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- location: 北京
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- companies: DeepSeek、腾讯、字节、阿里、百度、美团、快手、京东、小米、智谱、月之暗面
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- keywords: Agent、大模型、LLM、RAG、智能体、模型评估、AI Infra、代码智能、AI 产品
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JD 收集的主要目标是观察需求变化，而不是只抓最新岗位。每轮收集都要尽量保留快照，后续用同公司、同岗位、同能力标签的变化来判断趋势。
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### Source Priority
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1. 公司官方招聘站和官方发布。
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@@ -95,6 +102,7 @@
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- raw items: `jobs/items/*.md`
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- trend update: `jobs/market-insights.md`
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- taxonomy update: `jobs/skill-taxonomy.md`
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- change notes: 同类岗位在最近 6 个月内的技能、职责、级别和业务方向变化
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### JD Extraction Focus
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@@ -111,7 +119,7 @@
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### Example Prompt
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```text
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收集本周北京 DeepSeek、腾讯、字节的 Agent / LLM 应用岗位，优先官方来源，每家公司至少 3 条，如果官方不足再补招聘平台。
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收集最近 6 个月北京 DeepSeek、腾讯、字节的 Agent / LLM 应用岗位，优先官方来源；如果官方不足，再补招聘平台和社区线索，重点分析要求变化。
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```
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## Paper Collection
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@@ -130,7 +138,11 @@
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- Human-in-the-loop
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- Computer use
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### Source Priority
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### Source Policy
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论文来源需要先确认，再进入持续收集。默认我会先提出候选来源清单，由你确认为 `approved` 后再做系统性 sweep。
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### Candidate Source Priority
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1. 论文原始页面、arXiv、OpenReview、ACL Anthology。
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2. 会议 proceedings。
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@@ -163,14 +175,55 @@
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找最近 6 个月 Agent evaluation 方向最值得读的论文，优先有 benchmark 或代码的，整理成 reading queue。
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```
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## Industry Collection
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### Scope
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默认收集大公司和重要 AI 团队的 Agent 工作：
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- frontier labs: OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft、Meta、Amazon、NVIDIA
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- China AI teams: DeepSeek、腾讯、字节 Seed、阿里 Qwen、百度、智谱、月之暗面
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- material types: 技术报告、研究博客、工程博客、产品文档、代码仓库、benchmark、开发者大会材料
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### Source Priority
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1. 官方技术报告、官方研究页、官方工程博客、官方产品文档。
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2. 官方 GitHub、Hugging Face、模型卡和 benchmark 页面。
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3. 官方演讲、开发者大会、发布会文字稿。
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4. 可信第三方深度分析，只作为线索或补充。
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### Output
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每轮行业资料收集输出三类东西：
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- raw items: `industry/items/*.md`
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- trend update: `industry/industry-insights.md`
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- watchlist update: `industry/company-watchlist.md`
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### Industry Extraction Focus
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我会重点抽取：
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- 公司正在把 Agent 用在哪些产品场景。
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- 公开的架构、工具使用、记忆、评估、安全和部署信号。
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- 是否有技术报告、代码、benchmark 或只是产品宣传。
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- 和论文、JD、实验、项目之间的相互印证。
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- 对我们知识库和项目规划的启发。
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### Example Prompt
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```text
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收集最近 6 个月 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft 的 Agent 技术报告和工程博客，按证据强度排序。
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```
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## Cross-linking
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JD 和论文必须互相打通。
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JD、论文和行业实践必须互相打通。
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一个技能或概念最好能形成这样的链路：
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```text
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Job requirement -> Paper evidence -> Experiment validation -> Project practice -> Docs conclusion
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Job requirement -> Paper evidence -> Industry practice -> Experiment validation -> Project practice -> Docs conclusion
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例子：
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@@ -179,6 +232,7 @@ Job requirement -> Paper evidence -> Experiment validation -> Project practice -
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agent-evaluation
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jobs: 哪些公司要求模型评估、Agent benchmark、线上观测
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papers: 哪些论文定义评估方法和 benchmark
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industry: 哪些公司公开了 Agent 评估、观测或安全实践
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experiments: 我们能否复现实验或搭一个 eval harness
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projects: 哪些项目需要这套评估能力
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docs: 稳定结论沉淀到 Evaluation and Observability
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@@ -193,16 +247,17 @@ agent-evaluation
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- 不确定的内容标记为 `unknown` 或 `needs verification`。
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- 过期 JD 不删除，改状态并保留原因。
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- 论文没有读完时只进入 queue，不伪装成已总结。
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- 行业资料要区分技术证据和产品宣传。
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## Review Rhythm
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建议先用轻量节奏：
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| Rhythm | JD | Papers |
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| Weekly | 新增岗位、明显变化 | 新论文线索、阅读队列 |
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| Monthly | 市场技能趋势 | 主题研究洞察 |
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| Quarterly | 能力缺口和学习路线 | 成熟结论回流 `docs/` |
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| Rhythm | JD | Papers | Industry |
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| Weekly | 最近 6 个月窗口内新增和变化 | 新论文线索、阅读队列 | 大公司新发布和技术报告 |
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| Monthly | 市场技能趋势和需求变化 | 主题研究洞察 | 公司实践趋势 |
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| Quarterly | 能力缺口和学习路线 | 成熟结论回流 `docs/` | 行业实践和项目规划复盘 |
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## What I Need From You
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@@ -212,5 +267,8 @@ agent-evaluation
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- 是否只看北京。
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- 是否看实习、校招、社招。
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- 岗位偏工程、研究、产品还是综合。
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- JD 是否只收北京，或是否包含远程/杭州/深圳等强相关岗位。
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- 论文来源名单是否已经确认。
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- 论文偏最新趋势、经典必读，还是能直接指导项目实现。
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- 行业资料优先看哪些公司和哪些产品方向。
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- 每轮希望收集多少条。
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Reference in New Issue
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